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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識（入門上篇）
2019-02-16
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前面我們已經(jīng)給大家講述了很多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，這些概念都是十分重要的，我們?nèi)绻獙W(xué)習(xí)人工智能的話就需要重視這些知識。在這篇文章我們接著給大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?


（1）正則化就是對模型復(fù)雜度的懲罰。正則化幫助防止過擬合。正則化包括不同種類：L1 正則化、L2 正則化、dropout正則化。

（2）正則化率就是一種標(biāo)量級，用lambda來表示，指正則函數(shù)的相對重要性。

（3）表征就是將數(shù)據(jù)映射到有用特征的過程。

（4）根目錄就是指定放置 TensorFlow 檢查點(diǎn)文件子目錄和多個(gè)模型的事件文件的目錄。

（5）均方根誤差就是均方誤差的平方根。

（6）Saver就是負(fù)責(zé)存儲模型檢查點(diǎn)文件的 TensorFlow 對象。

（7）縮放就是特征工程中常用的操作，用于控制特征值區(qū)間，使之與數(shù)據(jù)集中其他特征的區(qū)間匹配。

（8）序列模型就是輸入具有序列依賴性的模型。

（9）會話就是保持 TensorFlow 程序的狀態(tài)。

（10）Sigmoid 函數(shù)就是把logistic 或多項(xiàng)式回歸輸出映射到概率的函數(shù)，返回的值在 0 到 1 之間。

（11）稀疏特征的值主要為 0 或空的特征向量。

（12）平方損失就是線性回歸中使用的損失函數(shù)。該函數(shù)計(jì)算模型對標(biāo)注樣本的預(yù)測值和標(biāo)簽真正值之間差的平方。在平方之后，該損失函數(shù)擴(kuò)大了不良預(yù)測的影響。

（13）靜態(tài)模型就是離線訓(xùn)練的模型。

（14）穩(wěn)態(tài)就是數(shù)據(jù)集中的一種數(shù)據(jù)屬性，數(shù)據(jù)分布在一或多個(gè)維度中保持不變。通常情況下，維度是時(shí)間，意味著具備平穩(wěn)性的數(shù)據(jù)不會隨著時(shí)間發(fā)生變化。

（15）權(quán)重就是線性模型中的特征系數(shù)，或者深度網(wǎng)絡(luò)中的邊緣。線性模型的訓(xùn)練目標(biāo)是為每個(gè)特征確定一個(gè)完美的權(quán)重。如果權(quán)重為 0，則對應(yīng)的特征對模型而言是無用的。

（16）無標(biāo)簽樣本就是包含特征但沒有標(biāo)簽的樣本。無標(biāo)簽樣本是推斷的輸入。在半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中，通常使用無標(biāo)簽樣本。

（17）測試集是數(shù)據(jù)集的子集。模型經(jīng)過驗(yàn)證集初步測試之后，使用測試集對模型進(jìn)行測試?？膳c訓(xùn)練集和驗(yàn)證集對照閱讀。、


我們在這篇文章中給大家介紹了很多的內(nèi)容，雖然都是機(jī)器學(xué)習(xí)中比較簡單的知識，但萬丈高樓平地起，我們一定要一步步把基礎(chǔ)打牢固。希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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